利用条件Copula函数的凸组合来估计VaR

发布时间：2018-06-17 21:56

  本文选题：Copula函数 + Sklar定理　； 参考：《大连理工大学》2012年硕士论文

【摘要】：Copula函数代表了一种描述多维随机变量的相关性结构的方法,并且已经成为解决金融市场风险因素的最重要的新工具之一,比如在当前金融市场中应用最广泛的风险测度VaR. 本篇论文首先介绍了Copula函数的定义及其非常重要的定理,Sklar定理和金融时间序列模型GARCH模型.然后,我们引入了一个非常重要的概念：Copula函数的凸组合,并将其与AR-GARCH模型相结合,给出了一个新的计算VaR的方法.在本篇文章的后半部分,我们用纳斯达克指数和标准普尔指数作为模拟数据来拟合投资组合的VaR.模拟的结果表明,与一个单一的Copula模型相比,Copula函数的凸组合模型能够更加成功的刻画投资组合的VaR.
[Abstract]:Copula function represents a method to describe the correlation structure of multidimensional random variables, and has become one of the most important new tools to solve the risk factors in financial markets, such as VaR, which is the most widely used risk measure in current financial markets. This paper first introduces the definition of Copula function and its very important theorems Sklar theorem and GARCH model of financial time series model. Then, we introduce a very important concept, the convex combination of the: Copula function, and combine it with the AR-GARCH model, and give a new method to calculate VaR. In the second half of this paper, we use NASDAQ index and S & P index as simulation data to fit VaR of portfolio. The simulation results show that compared with a single Copula model, the convex combination model of Copula function can describe the VaR of portfolio more successfully.
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F224;F830.9

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5 陈子q，

本文编号：2032589